DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 김진형 | - |
dc.contributor.advisor | Kim, Jin-Hyung | - |
dc.contributor.author | 권영희 | - |
dc.contributor.author | Kwon, Young-Hee | - |
dc.date.accessioned | 2011-12-13T06:02:43Z | - |
dc.date.available | 2011-12-13T06:02:43Z | - |
dc.date.issued | 2002 | - |
dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=177097&flag=dissertation | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/34512 | - |
dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학전공, 2002.2, [ v, 30 p. ] | - |
dc.description.abstract | 상한 식품은 사람들에게 해를 미칠 수 있기 때문에 식품의 안정성을 검사하는 것은 매우 중요하다. 식품 안정성은 식품 부패의 원인이 되는 해로운 미생물들의 수에 의해 평가될 수 있다. 직접 현미경법이나 직접 배양법 같은 기존의 방법들은 많은 시간이 요구되어 실시간 식품 검사가 사실상 어렵다. 본 연구에서는 영상 분석에 기반하여 정확도를 유지하며 수행 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 고해상도의 디지털 현미경 영상이 분석에 사용된다. 잡영을 제거한 후 미생물 개체나 군체를 나타내는 영역을 적응성 이진화 기법과 연결 화소 분석을 통해 추출한다. 각각의 영역은 세 가지 종류 - 간균, 구균, 효모로 분류된다. 효모는 윤곽선 분석을 이용하여 구분되며 간균과 구균은 지형학적 분석에 의한 분할 후 기하학적인 특징들을 사용하여 판별한다. 그 후에 해당 영역 내의 미생물 수를 헤아린다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 식품 공학자들이 설정한 요구 조건을 만족함을 보였다. 영상 내에서 측정된 미생물의 수와 실제 미생물의 수의 비의 log 값이 -0.09에서 0.22 사이에서 나타났는데, 실용적인 방법이 되기 위한 요구 조건은 해당 log 값이 -0.5에서 0.5 사이에 있어야 한다는 것이므로 본 시스템은 실용적이라고 볼 수 있다. 또한 시스템의 처리 시간은 영상 당 11.9 초였으며, 기존의 방법에 비해 충분히 좋은 결과임을 보여주었다. | kor |
dc.language | kor | - |
dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
dc.subject | 미생물 분류 | - |
dc.subject | 미생물 계수 | - |
dc.subject | 영상 분석 | - |
dc.subject | image analysis | - |
dc.subject | microbe classification | - |
dc.subject | microbe count | - |
dc.title | 미생물 자동 분류 및 계수를 위한 영상 분석 시스템 | - |
dc.title.alternative | Image Analysis for classification and counting of microbes | - |
dc.type | Thesis(Master) | - |
dc.identifier.CNRN | 177097/325007 | - |
dc.description.department | 한국과학기술원 : 전산학전공, | - |
dc.identifier.uid | 020003040 | - |
dc.contributor.localauthor | 김진형 | - |
dc.contributor.localauthor | Kim, Jin-Hyung | - |
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